tf.nn.weighted_cross_entropy_with_logits( labels=labels, logits=logits, pos_weight=tf.constant(1.5)).numpy() array([3.0211994e-01,8.8049585e-01,4.5776367e-05], dtype=float32) tf.nn.weighted_cross_entropy_with_logits( labels=labels, logits=logits, pos_weight=tf.constant(0.5)).numpy() arr...
weighted_cross_entropy_with_logits(targets, logits, pos_weight, name=None): 此函数功能以及计算方式基本与tf_nn_sigmoid_cross_entropy_with_logits差不多,但是加上了权重的功能,是计算具有权重的sigmoid交叉熵函数 计算方法 : posweight∗targets∗−log(sigmoid(logits))+(1−targets)∗−log(1−...
和tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits()一样,只是要将labels转换成tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits()中labels的形式 tf.nn.weighted_cross_entropy_with_logits(labels,logits, pos_weight, name=None) 计算具有权重的sigmoid交叉熵sigmoid_cross_entropy_with_logits() argument: _sentinel:本质上...
tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits 使用这个loss函数,出现loss出现负数的情况,在理论情况下,这个函数应该是不会存在负数的情况,查看这个函数的具体表达为: 该函数定义为: tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(_sentinel=None, labels=None, logits=None, name=None) x = logits, z = labels 这个函...
损失函数（loss function）是用来评测模型的预测值f(x)与真实值Y的相似程度，损失函数越小，就代表模型...
tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(_sentinel=None,,labels=None,logits=None,name=None) logits和labels必须有相同的类型和大小 参数: _sentinel:内部的并不使用 labels:和logits的shape和type一样 logits:类型为float32或者float64name:操作的名称,可省 ...
tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits, labels, name=None)除去name参数用以指定该操作的name,与方法有关的一共两个参数: 第一个参数logits:就是神经网络最后一层的输出,如果有batch的话,它的大小就是[batchsize,num_classes],单样本的话,大小就是num_classes ...
tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits分类tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(_sentinel=None,,labels=None,logits=None,name=None)logits和labels必须有相同的类型和⼤⼩ 参数：_sentinel：内部的并不使⽤ labels：和logits的shape和type⼀样 logits：类型为float32或者float64 name：操作的名称，可...
与sigmoid搭配使用的交叉熵损失函数,输入不需要额外加一层sigmoid,tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits中会集成有sigmoid并进行了计算优化;它适用于分类的类别之间不是相互排斥的场景,即多个标签(如图片中包含狗和猫)。 For brevity, letx = logits,z = labels. The logistic loss is ...
在计算loss的时候,最常见的一句话就是tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits,那么它到底是怎么做的呢? 首先明确一点,loss是代价值,也就是我们要最小化的值 tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits, labels, name=None) 除去name参数用以指定该操作的name,与方法有关的一共两个参数: ...